Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/94644
Title: | Genetic algorithms for route planning of bank employee : master's thesis |
Other Titles: | Генетические алгоритмы планирование маршрутов банковских работников |
Authors: | Sadoon, A. M. Садун, А. М. |
metadata.dc.contributor.advisor: | Solodushkin, S. I. Солодушкин, С. И. |
Issue Date: | 2020 |
Publisher: | б. и. |
Citation: | Sadoon A. M. Genetic algorithms for route planning of bank employee : master's thesis /A. M. Sadoon ; Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin, Institute of Radio Electronics and Information Technologies - RTF, Department of Information Technologies and Control Systems. — Yekaterinburg, 2020 . — 54 p. — Bibliography: p. 50-54 (50 titles). |
Abstract: | Evolutionary algorithms are machine learning techniques that can be used in many applications of optimization problems in various fields. Banking route planning is a combinatorial optimization problem. The paper proposes a genetic algorithm for planning routes for bank employees. Computational experiments have been carried out, and the effectiveness of the proposed method has been shown. Эволюционные алгоритмы - это методы машинного обучения, которые можно использовать во многих приложениях задач оптимизации в различных областях. Планирование банковских маршрутов представляет собой задачу комбинаторной оптимизации. В работе предложен генетический алгоритм планирования маршрутов банковских работников. Проведены вычислительные эксперименты, показана эффективность предложенного метода. |
Keywords: | МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ MASTER'S THESIS EVOLUTIONARY ALGORITHMS COMBINATORIAL OPTIMIZATION PROBLEM BANK ROUTE PLANNING ЭВОЛЮЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ЗАДАЧА КОМБИНАТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПЛАНИРОВАНИЕ БАНКОВСКИХ МАРШРУТОВ |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/94644 |
Access: | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии |
License text: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
Appears in Collections: | Магистерские диссертации |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
m_th_a.m.sadoon_2020.pdf | 1,01 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.